統計學方法
貝葉斯分析方法是一種統計學方法，它通過結合先驗信息和樣本信息，使用貝葉斯公式來得出後驗信息，從而推斷未知參數。這種方法基於貝葉斯定理，該定理描述了兩個條件概率之間的關係，如P(A|B)和P(B|A)。貝葉斯分析可以應用於分類問題，其中樸素貝葉斯算法是一種常用的分類算法，它假設一箇屬性值對給定類的影響獨立於其他屬性的值。儘管這種假設在實際應用中可能不總是成立，但樸素貝葉斯算法仍然可以應用於大型數據庫，並且具有簡單、分類準確率高和速度快的特點。
貝葉斯分析不僅是一種技術，還爲統計學帶來了一種新的思維方式，即如何處理概率、不確定度和從分析中得出推論。與頻率主義統計學不同，貝葉斯方法基於對概率的主觀解釋，認爲事件發生的概率與分析者表達的評價以及事件本身發生的情況有關。先驗證據或信念被用來幫助計算概率的大小。貝葉斯統計方法和頻率統計方法的目標相同，都是根據數據進行推斷、預測或得出結論，但處理不確定度的方式不同。
在應用科學領域，貝葉斯統計已成爲一種根據數據做出決策的強大方法，在物理學、工程學、醫學和社會科學領域頗具影響力，也是機器學習和人工智能等發展中領域的基礎。